Chronos Tiny ETTh1 最小微调示例

这是一份最小可运行的 Chronos 微调示例：

• 基础模型：本地 chronos-t5-tiny
• 数据：本地 ETTh1.csv
• 目标列：OT

它会完成下面 5 件事：

1. 读取本地模型和本地数据
2. 从 ETTh1 里切出滑动窗口
3. 用 teacher-forcing 方式做一个最小监督微调
4. 保存微调后的模型
5. 对比微调前后的预测结果

最快跑通的方法

./0-finetune-chronos-etth.sh

默认设置

• context_length = 512
• prediction_length = 64
• epochs = 1
• batch_size = 8
• max_train_windows = 64

这里故意把训练规模压得很小，目的是：

• 让学生看懂最小微调闭环
• 而不是追求最优精度

运行后会生成什么

• outputs/chronos-t5-tiny-etth-finetuned/ 微调后的模型目录
• outputs/chronos_tiny_finetune_compare.png 微调前后预测对比图
• logs/finetune_metrics.json 训练损失、验证损失和 MAE

这份 demo 最想说明什么

1. 时间序列 foundation model 不只是 zero-shot 工具，也可以继续微调。
2. Chronos tiny 的最小微调闭环，本质上就是“窗口切片 + tokenization + seq2seq 训练”。
3. 微调后不一定总是大幅提升，但它会让学生真正看到“迁移 -> 微调 -> 再预测”的完整路径。